Phương pháp thiết kế hệ thống thông minh hỗ trợ học Toán cấp Trung học cơ sở

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

Thêm vào BST

Báo xấu

5
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Phương pháp thiết kế hệ thống thông minh hỗ trợ học Toán cấp Trung học cơ sở" trình bày phương pháp thiết kế hệ thống dựa trên sự kết hợp đơn giản giữa các cơ sở tri thức thủ tục, cơ sở tri thức các đối tượng tính toán và các cơ sở dữ liệu, cùng các vấn đề kỹ thuật liên quan, từ đó xây dựng hệ thống hỗ trợ học tập kiến tức môn Toán cấp THCS.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Phương pháp thiết kế hệ thống thông minh hỗ trợ học Toán cấp Trung học cơ sở

Taåp chñ Khoa hoåc Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc tïë Höìng Baâng - Söë chuyïn àïì: Chuyïín àöíi söë - 6/2023: 151-160 151 DOI: https://doi.org/10.59294/HIUJS.CDS.2023.375 Phûúng phaáp thiïët kïë hïå thöëng thöng minh höî trúå hoåc Toaán cêëp Trung hoåc cú súã Mai Trung Thành, Àöî Vùn Nhún* và Hoaâng Ngoåc Long Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc Tïë Höìng Baâng TOÁM TÙÆT Möåt ûáng duång thöng minh höî trúå hoåc têåp toaán cêëp Trung hoåc cú súã coá vai troâ rêët yá nghôa trong cuöåc caách maång chuyïín àöíi söë noái chung, trong giaáo duåc noái riïng. Hïå höî trúå hoåc têåp thöng minh phaãi coá caác chûác nùng giuáp hoåc sinh tûå ön luyïån, tòm kiïëm, tra cûáu kiïën thûác theo sûå phên loaåi, àùåc biïåt laâ khaã nùng höî trúå giaãi baâi têåp tûå àöång vaâ àûa ra lúâi giaãi tûâng bûúác, mang tñnh tûå nhiïn, sû phaåm trong giaáo duåc. Coá nhiïìu ûáng duång höî trúå hoåc têåp trong giaáo duåc, tuy nhiïn caác ûáng duång naây chó àaáp ûáng caác chûác nùng riïng leã, chûa coá sûå kïët húåp caác chûác nùng laåi cuâng vúái nhau àïí taåo thaânh möåt hïå thöëng töíng thïí. Àïí thiïët kïë àûúåc hïå thöëng trïn, àoâi hoãi cêìn sûå kïët húåp tûâ nhiïìu kyä thuêåt, phûúng phaáp, àùåc biïåt laâ caác phûúng phaáp biïíu diïîn tri thûác vaâ caác thiïët kïë dûä liïåu theo mö hònh cú súã dûä liïåu quan hïå. Baâi baáo seä trònh baây phûúng phaáp thiïët kïë hïå thöëng, dûåa trïn sûå kïët húåp àún giaãn giûäa caác cú súã tri thûác thuã tuåc, cú súã tri thûác caác àöëi tûúång tñnh toaán vaâ caác cú súã dûä liïåu, cuâng caác vêën àïì kyä thuêåt liïn quan, tûâ àoá xêy dûång hïå höî trúå hoåc têåp kiïën thûác trong mön toaán cêëp Trung hoåc cú súã. Tûâ khoáa: hïå thöëng thöng minh trong giaáo duåc, biïíu diïîn tri thûác vaâ suy luêån trïn maáy tñnh, hïå höî trúå tra cûáu – truy vêën kiïën thûác, hïå thöëng höî trúå giaãi baâi têåp thöng minh 1. ÀÙÅT VÊËN ÀÏÌ daång cêu hoãi trùæc nghiïåm khaách quan [1]. Ngûúâi hoåc Trong cuöåc caách maång cöng nghiïåp 4.0, viïåc tiïëp coá thïí tûå ön luyïån laåi kiïën thûác vaâ hïå thöëng seä nhêån cêån vúái maáy tñnh, caác cöng nghïå hiïån nay rêët thuêån àõnh nùng lûåc hay kiïën thûác cuãa ngûúâi hoåc qua möîi tiïån vaâ dïî daâng. Hoåc sinh noái chung, hoåc sinh cêëp baâi laâm. Hïå thöëng seä traã vïì cho ngûúâi duâng caác kïët Trung hoåc cú súã noái riïng rêët cêìn caác ûáng duång cöng quaã dûúái daång àõnh lûúång nhû: àiïím trung bònh, söë nghïå, àùåc biïåt laâ caác ûáng duång thöng minh coá khaã lûúång cêu àuáng/sai,... vv; vaâ kïët quaã dûúái daång àõnh nùng höî trúå viïåc tûå hoåc, tûå reân luyïån nhû caách möåt tñnh nhû: yïëu, keám, trung bònh, khaá, gioãi, xuêët sùæc, giaáo viïn coá thïí höî trúå. Möåt hïå thöëng thöng minh höî möîi nhêån àõnh naây khöng chó nhêån àõnh chung trïn trúå cho ngûúâi hoåc toaán cêëp Trung hoåc cú súã, phaãi coá tûâng baâi laâm, maâ seä chi tiïët àïën mûác nhêån àõnh trïn àuã caác nhoám chûác nùng sau: möîi nöåi dung kiïën thûác maâ ngûúâi hoåc cêìn hoåc vaâ caãi thiïån. - Höî trúå ön têåp kiïën thûác nhû tòm kiïëm – tra cûáu kiïën thûác theo phên loaåi. Ngûúâi hoåc coá thïí gúãi cho hïå - Höî trúå giaãi baâi têåp vaâ àûa ra (hiïín thõ) lúâi giaãi tûâng thöëng caác mong muöën tòm kiïëm bùçng caách nhêåp vaâo bûúác, tûå nhiïn, sû phaåm laâ möåt vêën àïì rêët coá yá nghôa caác tûâ khoáa (keyword), hoùåc nhêåp nöåi dung bùçng àöëi vúái ngûúâi hoåc. Chûác nùng naây cho pheáp ngûúâi möåt söë quy ûúác àún giaãn àïí biïíu diïîn thïm thöng tin hoåc coá thïí lûåa choån caác daång baâi têåp theo chûúng cuå thïí muöën tòm bùçng ngön ngûä quy ûúác. Hïå thöëng trònh hoåc Toaán cêëp trung hoåc cú súã vaâ yïu cêìu hïå seä traã vïì cho ngûúâi duâng caác nöåi dung phuâ húåp vúái thöëng “laâm” hay “giaãi” daång baâi têåp naây. Hïå thöëng sau mong muöën tòm tûâ ngûúâi sûã duång. khi nhêån àûúåc yïu cêìu cuãa ngûúâi hoåc, cuâng caác dûä liïåu, giaá trõ àêìu vaâo àûúåc àûa vaâo thò hïå thöëng seä thûåc - Höî trúå ön luyïån kiïën thûác bùçng caách laâm caác baâi têåp hiïån giaãi tûå àöång vaâ seä hiïín thõ cho ngûúâi duâng kïët Taác giaã liïn hïå: PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Email: nhondv@hiu.vn Hong Bang International University Journal of Science ISSN: 2615-9686
152 Taåp chñ Khoa hoåc Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc tïë Höìng Baâng - Söë chuyïn àïì: Chuyïín àöíi söë - 6/2023: 151-160 quaã dûúái daång tûâng bûúác, bùçng ngön ngûä tûå nhiïn, thúâi àaáp ûáng àûúåc àuã caác nhoám yïu cêìu cú baãn cuãa maâ hoåc sinh coá thïí dïî daâng àoåc vaâ hiïíu àûúåc. möåt ûáng duång höî trúå hoåc têåp toaán cêëp trung hoåc cú Cuâng vúái caác tiïën böå vïì cöng nghïå kyä thuêåt, vïì súã göìm: ön luyïån kiïën thûác bùçng qua hònh thûác laâm phûúng phaáp thiïët kïë caác hïå thöëng thöng minh dûåa caác baâi têåp trùæc nghiïåm khaách quan, tòm kiïëm – tra trïn tri thûác, hiïån nay coá nhiïìu ûáng duång thöng minh cûáu kiïën thûác, giaãi vaâ àûa ra lúâi giaãi tûå àöång cho möåt höî trúå trong giaáo duåc, coá thïí kïí àïën möåt söë nhoám sau söë daång baâi têåp. Ngûúâi sûã duång (ngûúâi hoåc) seä gùåp àêy: bêët tiïån trong viïåc sûãa duång luên phiïn giûäa caác hïå thöëng naây. Bïn caånh àoá, sûå taách biïåt riïng tûâng ûáng - Nhoám cung cêëp caác chûác nùng nhû tòm kiïëm, xem duång, dêîn àïën viïåc khai thaác caác thöng tin, dûä liïåu àïí baâi giaãng, xem taâi liïåu trûåc tuyïën. Caác hïå thöëng thuöåc àaáp ûáng cho ngûúâi hoåc cuäng seä khöng àûúåc àöìng böå nhoám naây höî trúå nhu cêìu cú baãn cuãa ngûúâi hoåc àoá laâ vúái nhau. Vò vêåy, viïåc nghiïn cûáu àûa ra möåt hïå xem vaâ tòm kiïëm nöåi dung mong muöën theo tûâ khoáa, thöëng, coá sûå kïët húåp caác nhoám chûác nùng naây laâ rêët coá thïí kïí àïën caác website coá söë lûúång sûã duång lúán cêìn thiïët vaâ yá nghôa àöëi vúái ngûúâi hoåc, cuå thïí laâ caác nhû Coursera, Violet. hoåc sinh cêëp Trung hoåc cú súã. Viïåc kïët húåp caác - Nhoám höî trúå ngûúâi hoåc giaãi baâi têåp tûå àöång bùçng nhoám chûác nùng naây, khöng chó àûúåc hiïíu úã viïåc kïët caách cho pheáp ngûúâi sûã duång nhêåp vaâo caác baâi têåp húåp nhiïìu ûáng duång thaânh möåt ûáng duång coá àuã caác vaâ hïå thöëng seä cung cêëp cho ngûúâi hoåc lúâi giaãi cho chûác nùng nhû àïì cêåp úã trïn. Maâ sûå kïët húåp coân phaãi baâi têåp vûâa nhêåp vaâo. Coá thïí kïí àïën möåt vaâi hïå thöëng àaãm baão àûúåc sûå kïët nöëi bïn trong khêu töí chûác thiïët nhû laâ [6, 9, 11], àêy laâ caác hïå thöëng coá chûác nùng kïë, giûäa caác xûã lyá kyä thuêåt, giûäa caác thaânh phêìn cú höî trúå giaãi baâi têåp tûå àöång trong nhiïìu miïìn tri thûác súã tri thûác vaâ cú súã dûä liïåu. Viïåc kïët nöëi hay gùæn kïët toaán, vêåt lyá, hoáa hoåc. Lúâi giaãi àûúåc trònh baây bùçng naây giuáp cho viïåc khai thaác möåt caách hiïåu quaã àûúåc ngön ngûä tûå nhiïn, tûâng bûúác, roä raâng nhû caách viïët caác kiïën thûác àûúåc lûu trûä, vaâ àaãm baão àûúåc sûå tûå tay cuãa möåt ngûúâi laâm baâi. nhiïn hún, thay vò chó mang tñnh cuãa sûå lùæp gheáp àún giaãn giûäa caác ûáng duång. Viïåc nghiïn cûáu caác möëi liïn - Nhoám höî trúå minh hoåa tûå àöång caác phûúng phaáp vaâ kïët hay sûå kïët nöëi giûäa caác cú súã tri thûác vaâ cú súã dûä thuêåt giaãi, loaåi hïå thöëng cung cêëp cho ngûúâi sûã duång liïåu laâ cêìn thiïët vaâ laâ möåt trong nhûäng vêën àïì quan chûác nùng xem minh hoåa thuêåt giaãi cuãa caác baâi toaán troång trong khêu thiïët kïë hïå thöëng, àaáp ûáng caác àùåc biïåt laâ caác khöëi ngaânh vïì kyä thuêåt nhû cöng nghïå nhoám chûác nùng maâ úã àoá cêìn coá sûå xûã lyá dûä liïåu, xûã thöng tin (thuêåt giaãi laâ möåt khaái niïåm cú baãn trong lyá tri thûác. kiïën thûác lêåp trònh). Chûúng trònh seä thûåc hiïån minh hoåa laåi caách chaåy, möåt caách tûâng bûúác cuãa thuêåt Thiïët kïë àûúåc möåt hïå thöëng coá nhiïìu nhoám chûác toaán theo mêîu dûä liïåu cuå thïí ngûúâi sûã duång nhêåp nùng phûác taåp vaâ thöng minh, tri thûác hay kiïën thûác vaâo, ta coá thïí kïí àïën hïå thöëng Visualgo hay [10], àêy cuãa phaåm vi vïì lônh vûåc àoá phaãi àûúåc mö hònh, biïíu hïå thöëng cung cêëp chûác nùng minh hoåa caác thuêåt diïîn vaâ àùåc taã chuáng lïn maáy tñnh, tûâ àoá laâm cú súã giaãi trong kiïën thûác vïì Cêëu truác dûä liïåu vaâ giaãi thuêåt phaát triïín caác vêën àïì vaâ baâi toaán phuåc vuå cho caác (trong lônh vûåc cöng nghïå thöng tin), lyá thuyïët àöì thõ. nhoám chûác nùng phûác taåp naây. Vêën àïì chñnh trong Tuy nhiïn, loaåi hïå thöëng naây chó hûúáng àïën reân luyïån thiïët kïë ûáng duång naây, nùçm úã viïåc nghiïn cûáu caách kyä nùng vaâ tû duy trong lêåp trònh, caác kiïën thûác toaán thiïët kïë vaâ töí chûác cêëu truác cuãa cú súã dûä liïåu vaâ cú cêëp Trung hoåc cú súã chûa coá nhiïìu baâi têåp liïn quan súã tri thûác, àùåc biïåt laâ sûå liïn kïët giûäa caác cêëu truác àïën hoåc thuêåt giaãi, àïí khai thaác nhoám ûáng duång naây. naây. Àïí xûã lyá vêën àïì naây, möåt caách tiïëp cêån phöí biïën, àoá laâ dûåa sûå thu thêåp caác kiïën thûác vaâ trïn cú súã tûâ - Nhoám höî trúå kiïím tra nùng lûåc ngûúâi hoåc bùçng hònh nhu cêìu ngûúâi duâng. Vúái chûác nùng tòm kiïëm - tra cûáu thûác trùæc nghiïåm khaách quan hay àiïìn khuyïët cú kiïën thûác thò mûác àöå cuãa töí chûác lûu trûä sao cho baãn, dûåa trïn möåt ngên haâng cêu hoãi àûúåc töí chûác thuêån tiïån àïí tòm kiïëm, àuáng, àuã caác mong muöën tûâ dûúái daång cú súã dûä liïåu thöng duång. ÚÃ loaåi naây coá thïí ngûúâi duâng, caách thiïët kïë töí chûác sao cho phaãi lûu trûä kïí àïën caác hïå thöëng hoåc têåp nhû caác hïå thöëng àûúåc caác nöåi dung cêìn hiïín thõ cho ngûúâi duâng. Vñ duå Violypic, Hocmai, hay trong [5]. nhû ngûúâi duâng muöën tòm kiïëm “phûúng phaáp giaãi hïå Caác nhoám hïå thöëng naây àaä àaáp ûáng àûúåc cho nhu phûúng trònh bêåc nhêët hai êín” thò hïå thöëng chó cêìn cêìu ngûúâi sûã duång, tuy nhiïn möîi ûáng duång chó têåp àûa ra àûúåc nöåi dung (hay hiïín thõ) phûúng phaáp giaãi trung vaâo caác chûác nùng riïng, chuáng khöng àöìng hïå phûúng trònh bêåc nhêët hai êín (göìm phûúng phaáp ISSN: 2615-9686 Hong Bang International University Journal of Science
Taåp chñ Khoa hoåc Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc tïë Höìng Baâng - Söë chuyïn àïì: Chuyïín àöíi söë - 6/2023: 151-160 153 cöång àaåi söë hoùåc phûúng phaáp thïë àïí giaãi hïå phûúng 2. THIÏËT KÏË HÏå THÖËNG HÖÎ TRÚÅ HOÅC TÊÅP MÖN trònh, cuâng vúái àoá laâ nöåi tûâng bûúác cuãa möîi phûúng TOAÁN CÊËP TRUNG HOÅC CÚ SÚÃ phaáp). Hay möåt vñ duå khaác vïì chûác nùng giaãi baâi têåp 2.1. Thiïët kïë cú súã tri thûác vaâ àûa ra lúâi giaãi chùèng haån, ngûúâi duâng seä nhêåp vaâo caác dûä kiïån ban àêìu cuãa baâi têåp (göìm àïì baâi vaâ yïu 2.1.1. Thiïët kïë cú súã tri thûác hònh hoåc phùèng dûåa cêìu), hïå thöëng seä tûå àöång giaãi vaâ seä hiïín thõ lúâi giaãi trïn mö hònh caác àöëi tûúång tñnh toaán COKB vaâ phuâ húåp vúái àïì baâi cho trûúác. Vúái loaåi chûác nùng naây, lúáp baâi toaán tri thûác khöng thïí lûu theo daång àïí chó hûúáng àïën Mö hònh tri thûác vïì caác àöëi tûúång tñnh toaán: viïåc “hiïín thõ” nöåi dung cho ngûúâi hoåc, maâ tri thûác phaãi àûúåc töí chûác àùåc taã, lûu trûä dûúái daång hònh thûác, Mö hònh tri thûác vïì caác àöëi tûúång tñnh toaán hay goåi laâ àïí maáy tñnh coá thïí “sûã duång”, vêån duång chuáng trong mö hònh COKB (Computational Objects Knowledge viïåc giaãi baâi têåp. Vúái nhoám chûác nùng tûå ön luyïån Base) [9], laâ möåt ontology cho pheáp biïíu diïîn möåt söë kiïën thûác bùçng caách laâm caác baâi têåp trùæc nghiïåm maãnh tri thûác phûác taåp, nhiïìu thaânh phêìn, coá nhiïìu khaách quan [1], hïå thöëng cêìn àûa ra caác àaánh giaá kïët möëi quan hïå. Mö hònh tri thûác COKB göìm coá 6 thaânh quaã nùng lûåc cuãa ngûúâi hoåc theo sûå phên loaåi kiïën phêìn sau: thûác. Vúái chûác nùng naây, thò ngoaâi viïåc töí chûác lûu (C, H, R, Ops, Funcs, Rules) trûä caác cêu hoãi trùæc nghiïåm theo caác kô thuêåt bònh - C laâ têåp caác khaái niïåm trong miïìn tri thûác, möîi khaái thûúâng nhû nöåi dung cêu hoãi, àaáp aán caác cêu hoãi, àaáp niïåm thuöåc möåt lúáp àöëi tûúång tñnh toaán. aán cêu àuáng. Thò coân phaãi coá sûå kiïn kïët thïm giûäa cêu hoãi naây nùçm trong phaåm vi (chûúng muåc) naâo? Trong miïìn tri thûác hònh hoåc phùèng, ta coá thïí liïåt kï hay cêu hoãi naây liïn quan àïën baâi têåp naâo, chuã àïì möåt söë khaái niïåm göìm: “Söë nguyïn”, “Söë thûåc”, naâo, khaái niïåm naâo, mûác àöå khoá nhû thïë naâo [4]. “Àiïím”, “Tia”, “Àûúâng thùèng”, caác khaái niïåm khaác bao göìm “Àoaån thùèng”, “Goác”, “Tam giaác”, “Tam Duâ möîi nhoám chûác nùng khaác nhau seä coá sûå thiïët kïë giaác vuöng”, “Tam giaác cên”, “Tam giaác vuöng cên”, vaâ töí chûác riïng àïí phuåc vuå cho chûác nùng àoá. Tuy “Tam giaác àïìu”, “Tûá giaác”, “Hònh vuöng”, “Hònh chûä nhiïn, roä raâng trong khêu töí chûác chuáng seä coá sûå kïët nhêåt”, “Hònh thoi”, “Hònh bònh haânh”, “Hònh thang”, nöëi mêåt thiïët vúái nhau, viïåc thiïët kïë àöåc lêåp giûäa caác “Àûúâng troân”, … töí chûác laâ khöng phuâ húåp vúái sûå tûå nhiïn. Vò vêåy, viïåc àûa ra àûúåc caác thiïët kïë, töí chûác coá tñnh liïn kïët laâ rêët Möîi àöëi tûúång tñnh toaán àûúåc phên cêëp dûåa trïn cêëu cêìn thiïët vaâ yá nghôa trong phêìn xêy dûång vaâ thiïët kïë truác hay caách xaác àõnh vaâ àûúåc trang bõ bïn trong nöåi hïå thöëng noái riïng, trong caác hûúáng nghiïn cûáu vïì taåi cuãa chuáng caác thuöåc tñnh, tñnh chêët, luêåt suy luêån, biïíu diïîn tri thûác lïn maáy tñnh noái chung. caác baâi toaán vaâ caác haânh vi trïn àöëi tûúång [9]. Viïåc àûa ra caác thiïët kïë phuâ húåp cho tri thûác cuâng vúái - H laâ têåp húåp caác quan hïå phên cêëp trïn C, ta coá thïí caác nhoám chûác nùng cuå thïí cuäng àaä laâ möåt vêën àïì liïåt kï möåt vaâi quan hïå phên cêëp sau: thaách thûác caác nhaâ thiïët kïë, trong hûúáng nghiïn cûáu + R laâ têåp caác quan hïå hai ngöi trïn C, ta coá thïí liïåt vïì biïíu diïîn tri thûác vaâ suy luêån trïn maáy tñnh. Bùçng kï möåt vaâi quan hïå sau àêy: Caác quan hïå giûäa àiïím caách nghiïn cûáu vaâ sûã duång caác cú súã lyá thuyïët, kïët vaâ àiïím, giûäa àiïím vaâ àoaån thùèng, giûäa àoaån thùèng quaã àaä coá àaä coá trong thiïët kïë, àùåc biïåt laâ caác phûúng vaâ àoaån thùèng, giûäa àoaån thùèng vaâ àoaån thùèng, giûäa phaáp biïíu diïîn tri thûác thuã tuåc, phûúng phaáp biïíu àoaån thùèng vaâ àûúâng troân, giûäa goác vaâ àûúâng troân, diïîn tri thûác vïì caác àöëi tûúång tñnh toaán, mö hònh cú giûäa caác tam giaác, giûäa àiïím vaâ àûúâng troân, giûäa súã dûä liïåu quan hïå, àïí thûåc hiïån nghiïn cûáu möåt kyä àoaån vaâ tam giaác, … thuêåt trong viïåc kïët húåp àún giaãn, coá sûå gùæn kïët giûäa caác kiïën thûác laåi vúái nhau. Tûâ àoá laâm cú súã, vêån duång + Ops laâ têåp caác toaán tûã trïn caác àöëi tûúång tñnh toaán vaâo triïín khai thiïët kïë hïå thöëng thöng minh höî trúå hoåc trong C. têåp kiïën thûác toaán cêëp Trung hoåc cú súã, vúái caác nhau + Funcs laâ têåp caác haâm trong miïìn tri thûác. chûác nùng göìm: höî trúå ön luyïån kiïën thûác theo hònh + Rules laâ têåp caác tñnh chêët/àõnh lyá/luêåt trong miïìn tri thûác trùæc nghiïåm khaách quan; höî trúå tòm kiïëm – tra thûác, trong miïìn tri thûác hònh hoåc phùèng [12], ta coá cûáu kiïën thûác theo phên loaåi; höî trúå giaãi vaâ àûa ra lúâi thïí kïí àïën nhû: tñnh chêët nhêån biïët tam giaác vuöng giaãi tûå àöång thöng minh. trong àûúâng troân, tñnh chêët nhêån biïët dûúâng cao Hong Bang International University Journal of Science ISSN: 2615-9686
154 Taåp chñ Khoa hoåc Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc tïë Höìng Baâng - Söë chuyïn àïì: Chuyïín àöíi söë - 6/2023: 151-160 trong tam giaác, tñnh chêët baán kñnh cuãa àûúâng troân, hïå tñnh toaán”. tñnh chêët àûúâng kñnh cuãa àûúâng troân, tñnh chêët nhêån biïët trong tam giaác vuöng, tñnh chêët trung tuyïën trong . Nhoám quy tùæc “Sinh ra sûå kiïån múái dûåa trïn viïåc aáp duång möåt luêåt dêîn”. tam giaác vuöng, tñnh chêët dêy cung, quan hïå àûúâng kñnh vaâ dêy cung, quan hïå àûúâng cao trong tam giaác, . Nhoám quy tùæc “Sinh ra sûå kiïån múái dûåa trïn viïåc giaãi möåt hïå phûúng trònh àûúåc thaânh lêåp bùçng caách quan hïå àûúâng cao trong tam giaác vuöng, quan hïå trung àiïím cuãa àoaån, quan hïå hai tam giaác bùçng kïët húåp nhiïìu daång quan hïå tñnh toaán hoùåc nhiïìu sûå nhau, quan hïå giao àiïím cuãa hai àoaån thùèng, quan kiïån loaåi 5”. hïå thuöåc àoaån thùèng, quan hïå hai goác àöëi àónh, quan hïå hai tam giaác bùçng nhau,... Caác sûå kiïån trïn luêåt . Nhoám quy tùæc “Sinh ra sûå kiïån múái dûåa trïn haânh vi cuãa caác àöëi tûúång laâ thuöåc tñnh bïn trong cuãa baãn àûúåc phên loaåi thaânh 12 loaåi sûå kiïån trïn miïìn tri thûác thên àöëi tûúång vaâ nhûäng sûå kiïån liïn quan àïën noá”. theo [9]. Mö hònh baâi toaán trïn tri thûác COKB vaâ kyä thuêåt . Nhoám quy tùæc “Sinh ra sûå kiïån múái dûåa trïn aáp duång baâi toaán mêîu”. thiïët kïë böå suy diïîn: 2.1.2. Caách thiïët kïë tri thûác thuã tuåc cho möåt söë Mö hònh baâi toaán trïn tri thûác COKB laâ möåt maång caác daång baâi toaán trong miïìn tri thûác àöëi tûúång tñnh toaán, mö hònh baâi toaán coá daång (O, F) G (theo [9]), trong àoá (O, F) laâ giaã thuyïët cho Tri thûác thuã tuåc trûúác cuãa baâi toaán, vúái O laâ têåp caác sûå kiïån àûúåc cho Kiïën thûác toaán cêëp Trung hoåc cú súã coá rêët nhiïìu daång trûúác cuãa baâi toaán, F laâ têåp sûå kiïån cuãa baâi toaán, G baâi têåp/baâi toaán khaác nhau, möîi daång baâi têåp thûúâng laâ têåp caác muåc tiïu cuãa baâi toaán, trong àoá muåc tiïu seä möåt hoùåc nhiïìu caách àïí giaãi chuáng. Vúái möîi daång cuãa baâi toaán göìm hai muåc tiïu sau àêy: i) tñnh toaán baâi têåp cuå thïí trong chûúng trònh àïìu coá caách àïí giaãi. giaá trõ cuãa möåt àöëi tûúång hoùåc möåt thuöåc tñnh cuãa àöëi Nhûäng caách giaãi cho daång toaán naây thûúâng theo tûâng tûúång; ii) xaác àõnh hay chûáng minh möåt sûå kiïån thuöåc bûúác (quy tùæc/luêåt) cuå thïí, rêët roä raâng vaâ xaác àõnh. Vò 12 loaåi sûå kiïån theo mö hònh tri thûác COKB. vêåy vïì mùåt thiïët kïë coá thïí duâng cêëu truác tri thûác daång Kyä thuêåt thiïët kïë böå suy diïîn giaãi quyïët baâi toaán tûå thuã tuåc/haâm àïí biïíu diïîn cho danh saách caác daång àöång trïn mö hònh maång caác àöëi tûúång tñnh toaán dûåa baâi têåp naây. trïn caác chiïën lûúåc suy diïîn tiïën, kïët húåp vúái suy luêån Tri thûác daång thuã tuåc/haâm laâ möåt loaåi biïíu diïîn tri dûåa trïn baâi toaán mêîu [9]. YÁ tûúãng chñnh cuãa giaãi thûác khaá àún giaãn vaâ hiïåu quaã àöëi vúái nhûäng daång baâi thuêåt naây àoá chñnh laâ dûåa trïn caác sûå kiïån giaã thiïët têåp nhoã, coá dûä liïåu/dûä kiïån àêìu vaâo, àêìu ra, söë bûúác àûúåc cho trûúác, ta goåi àêy laâ têåp sûå kiïån giaã thiïët, hïå giaãi hay kõch baãn giaãi àûúåc xaác àõnh roä raâng. Hiïån nay thöëng seä vêån duång caác quy tùæc suy luêån [9] àïí sinh caác ngön ngûä lêåp trònh phöí biïën àïìu höî trúå kô thuêåt ra nhûäng sûå kiïån múái. Viïåc phaát sinh sûå kiïån múái naây lêåp trònh daång thuã tuåc naây. seä dûâng khi gùåp möåt trong hai trûúâng húåp sau àêy: Nhû trong kiïën thûác toaán phêìn àaåi söë lúáp 9 [12], ta seä . Khi têåp sûå kiïån àaä biïët coá chûáa têåp sûå kiïån muåc tiïu. Àêy naây laâ trûúâng húåp baâi toaán àûúåc xem laâ giaãi coá daång baâi têåp vïì giaãi hïå phûúng trònh bêåc nhêët 2 êín. Baâi toaán coá daång: àûúåc. . Khöng thïí sinh thïm sûå kiïån múái tûâ caác sûå kiïån àaä biïët. Àêy naây laâ trûúâng baâi toaán àûúåc xem laâ khöng giaãi àûúåc. (vúái a2 + b2 ¹ 0 vaâ a’2 + b’2 ¹ 0) Quy tùæc sinh sûå kiïån göìm caác nhoám quy tùæc sau àêy: Vúái daång baâi têåp naây ta coá thïí giaãi bùçng caách phûúng . Nhoám quy tùæc “Sinh ra sûå kiïån múái tûâ têåp sûå kiïån (tñnh chêët) vöën coá cuãa àöëi tûúång”. phaáp thïë nhû sau: Bûúác 1: Lêëy pt1 – pt2 ta àûúåc pt3: . Nhoám quy tùæc “Tûå àöång sinh ra caác sûå kiïån mùåc nhiïn tûâ têåp sûå kiïån àaä biïët trûúác”. . Nhoám quy tùæc “Sinh ra sûå kiïån múái dûåa trïn viïåc thay thïë caác sûå kiïån loaåi 3 vaâo möåt luêåt daång quan Bûúác 2: Thûåc hiïån ruát y taåi pt3 ta àûúåc pt3: ISSN: 2615-9686 Hong Bang International University Journal of Science
Taåp chñ Khoa hoåc Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc tïë Höìng Baâng - Söë chuyïn àïì: Chuyïín àöíi söë - 6/2023: 151-160 155 Bûúác 3: Thïë pt3 vaâo pt1 ta àûúåc: + Àöìng biïën trïn R, khi a > 0. + Nghõch biïën trïn R, khi a < 0? Vñ duå: xeát haâm söë y=-3*x +1, luön xaác àõnh “Vx R. Bûúác 4: Tiïëp tuåc tûâ pt1 ta giaãi àûúåc x khi biïët trûúác giaá Khi cho biïën x lêëy hai giaá trõ bêët kyâ x1, x2, sao cho x1 trõ a, b, c, a’, b’, c’. < x2 hay x2 – x1 > 0, ta coá: f(x2) – f(x1) = (-3*x2 +1) - (-3*x1 +1) = -3*(x2 – x1) < 0 hay f(x1) > f(x2). Vêåy haâm Bûúác 5: Tiïëp tuåc thïë giaá trõ x vûâa tòm àûúåc úã bûúác 4 söë y = 3*x + 1 laâ haâm söë nghõch biïën trïn R. vaâo bêët kò phûúng trònh naâo pt1, pt2 hoùåc pt3 àïí giaãi tòm giaá trõ y. Theo nöåi dung saách giaáo khoa toaán lúáp 9 (têåp 1) cêëp trung hoåc cú súã [12]. Bûúác 6: Kïët luêån giaá trõ x, y. Vúái yïu cêìu tûúng àöëi àún giaãn, ta coá thïí sûã duång mö Caác daång baâi têåp àûúåc thiïët kïë theo daång tri thûác hònh cú súã dûä liïåu quan hïå àïí töí chûác lûu trûä cho thuã tuåc, ta coá möåt söë daång baâi têåp úã toaán lúáp 9 daång cêëu truác naây, trong àoá caác tûâ khoáa seä àûúåc nhû sau: phên loaåi thaânh caác thaânh phêìn tri thûác nhû: Khaái + Daång baâi têåp trïn cùn thûác: tñnh cùn thûác, so saánh niïåm, caác daång baâi têåp, caác phûúng phaáp giaãi baâi hai cùn thûác, ruát goån cùn thûác,… têåp. Möîi khaái niïåm seä àûúåc töí chûác coá sûå liïn kïët vúái cú súã tri thûác àûúåc thiïët kïë theo muåc 2.1.2, sûå liïn kïët + Daång baâi têåp trïn haâm söë: khaão saát haâm söë, veä vaâ caác kô thuêåt xûã lyá seä àûúåc trònh baây úã phêìn 2.2; caác baãng biïën thiïn cuãa haâm söë, xaác àõnh tñnh àún àiïåu daång baâi têåp seä lûu trûä têåp caác daång baâi têåp trong cuãa haâm söë,… miïìn tri thûác vaâ coá sûå phên lúáp; caác phûúng phaáp giaãi + Daång baâi têåp trïn phûúng trònh bêåc nhêët möåt êín: seä lûu trûä têåp caác phûúng phaáp giaãi tûúng ûáng cho giaãi – biïån luêån phûúng trònh,… caác daång baâi têåp. + Daång baâi têåp trïn hïå phûúng trònh: giaãi hïå phûúng 2.1.4. Thiïët kïë cú súã dûä liïåu phuåc vuå cho yïu cêìu trònh, biïån luêån hïå phûúng trònh,… vïì ön luyïån qua caác cêu hoãi trùæc nghiïåm khaách quan 2.1.3. Thiïët kïë cú súã dûä liïåu phuåc vuå cho nhu cêìu tòm kiïëm – truy vêën kiïën thûác vaâ caác lúáp baâi toaán Àïí thiïët kïë àûúåc hïå thöëng coá thïí àaánh giaá kïët quaã, nùng lûåc ngûúâi hoåc theo hònh thûác trùæc nghiïåm Tòm kiïëm kiïën thûác laâ möåt yïu cêìu àùåt ra trong hêìu khaách quan, àoâi hoãi hïå thöëng cêìn phaãi thiïët kïë vaâ hïët caác hïå thöëng ûáng duång cöng nghïå thöng tin, tûâ töí chûác lûu trûä àûúåc caác cêu hoãi vaâ sûå phên loaåi caác hïå thöëng thöng tin quaãn lyá àún giaãn, àïën caác hïå cêu hoãi theo caác yïëu töë nhû phaåm vi vïì kiïën thûác, thöëng AI thöng minh. Hïå thöëng cung cêëp giao diïån, phaåm vi chûúng muåc, hay mûác àöå cêu hoãi thuöåc ngûúâi duâng coá thïí nhêåp vaâo mong muöën tòm kiïëm àöå khoá naâo, nhû: nhêån biïët, thöng hiïíu, vêån duång, thöng qua caác tûâ khoáa, hïå thöëng seä nhêån yïu cêìu vaâ vêån duång cao (thang ào Bloom [4]). Kïët quaã naây truy tòm trong taâi nguyïn àûúåc lûu trûä sùén, nïëu tòm àûúåc [5], nghiïn cûáu vaâ trònh baây, vúái cêëu truác cuãa thêëy seä traã vïì caác kïët quaã phuâ húåp vúái tûâ khoáa ngûúâi möîi cêu hoãi, göìm caác thaânh phêìn nhû: nöåi dung duâng nhêåp vaâo cuâng caác nöåi dung liïn quan cuãa cêu hoãi, têåp caác àaáp aán, àaáp aán àuáng, tñnh chêët chuáng. Viïåc thiïët kïë hïå thöëng loaåi naây ta chó cêìn töí cuãa cêu hoãi, têåp chuã àïì liïn quan, vaâ phaåm vi cuãa chûác lûu trûä möåt caách kheáo leáo rùçng vúái möîi tûâ khoáa cêu hoãi. Cuâng vúái àoá, cöng trònh cuäng àaä àûa ra ta seä coá möåt aánh xaå nöåi dung tûúng ûáng seä hiïín thõ. àûúåc cêëu truác cuãa àïì thi tûâng mûác àöå dûåa trïn àöå Vñ duå: trong kiïën thûác toaán cêëp Trung hoåc cú súã, khi khoá cuãa möîi cêu hoãi. lûu trûä tûâ khoáa “Haâm söë bêåc nhêët” thò seä lûu tûúng ûáng Cuâng vúái àoá laâ caác vêën àïì kyä thuêåt trong viïåc taåo ra thïm nöåi dung tûúng ûáng cuãa khaái niïåm naây nhû sau: . Khaái niïåm haâm söë bêåc nhêëtHaâm söë bêåc nhêët laâ haâm söë àûúåc cho búãi cöng thûác: y = a*x + b (trong àoá caác àïì thi nhû: o Taåo àïì thi theo àöå khoá cuãa àïì thi: dïî, trung bònh, khoá, rêët khoá a, b laâ caác söë cho trûúác vaâ a = 0)? . Caác tñnh chêët Haâm söë bêåc nhêët y=a*x + b xaác àõnh “Vx R vaâ coá caác tñnh chêët sau: o Taåo àïì thi theo nöåi dung kiïën thûác: phaåm theo phên loaåi kiïën thûác, phaåm vi theo chûúng muåc. Hong Bang International University Journal of Science ISSN: 2615-9686
156 Taåp chñ Khoa hoåc Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc tïë Höìng Baâng - Söë chuyïn àïì: Chuyïín àöíi söë - 6/2023: 151-160 Baãng 1. Baãng àöå khoá cuãa àïì thi theo [5] 2.2. Töí chûác kiïën thûác toaán cêëp trung hoåc cú súã tri thûác toaán Trung hoåc cú súã. 2.2.1. Töí chûác cú súã tri thûác cho thiïët kïë chûác o Problems: baãng lûu trûä caác daång baâi têåp trong nùng giaãi baâi têåp tûå àöång miïìn tri thûác toaán Trung hoåc cú súã. Hònh 1. Töí chûác cú súã tri thûác cho nhoám chûác nùng giaãi baâi têåp cuãa khöëi lúáp 6, 7, 8, 9. Tri thûác àûúåc töí chûác cho thiïët kïë chûác nùng giaãi baâi o Methods: baãng lûu trûä caác phûúng phaáp giaãi cuãa têåp tûå àöång göìm 4 cêëp lúáp: lúáp 6, lúáp 7, lúáp 8, lúáp 9. tûâng daång baâi têåp. Möîi cêëp lúáp göìm coá 2 nhoám tri thûác: nhoám lûu tri thûác o Grades: baãng lûu trûä caác cêëp lúáp. hònh hoåc phùèng, nhoám lûu tri thûác daång thuã tuåc cho o Keywords: baãng lûu trûä caác tûâ khoáa coá trong miïìn caác daång baâi têåp. Caác cêëu truác tri thûác àûúåc töí chûác tri thûác, caác daång baâi têåp, caác phûúng phaáp giaãi hay vaâ lûu trûä dûúái daång têåp tin .TXT coá cêëu truác. caác khaái niïåm àûúåc xem laâ caác tûâ khoáa. 2.2.2. Töí chûác cú súã dûä liïåu cho thiïët kïë chûác 2.2.3. Töí chûác cú súã dûä liïåu cho thiïët kïë chûác nùng truy tòm kiïën thûác theo tûâ khoáa vaâ phên loaåi nùng reân/ön luyïån kiïën thûác bùçng hònh thûác trùæc Kiïën truác töí chûác cú súã dûä liïåu vúái möåt söë baãng chñnh nghiïåm khaách quan göìm: Kiïën truác töí chûác cú súã dûä liïåu vúái möåt söë baãng chñnh o Concepts: baãng lûu trûä caác khaái niïåm trong miïìn göìm: ISSN: 2615-9686 Hong Bang International University Journal of Science
Taåp chñ Khoa hoåc Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc tïë Höìng Baâng - Söë chuyïn àïì: Chuyïín àöíi söë - 6/2023: 151-160 157 Hònh 2. Töí chûác cú súã dûä liïåu CSDL_1 Hònh 3. Töí chûác cú súã dûä liïåu CSDL_2 o Concepts, Problems, Methods: tûúng tûå CSDL_1. o Results: Baãng lûu kïët quaã caác baâi kiïím tra àaä laâm o Nodes: Baãng lûu trûä caác muåc trong cêy chûúng 2.2.4. Töí chûác lûu trûä kiïën thûác cuãa hïå thöëng muåc kiïën thûác toaán. Töí chûác kiïën thûác cuãa hïå thöëng göìm: o Rel_Nodes: Baãng lûu trûä quan hïå CHA-CON giûäa o CSTT PROC: laâ cú súã tri thûác daång thuã tuåc, lûu trûä caác muåc trong baãng Nodes. caác thuã tuåc giaãi tûå àöång caác daång baâi têåp trong kiïën o Questions: Baãng lûu trûä caác cêu hoãi trong miïìn tri thûác toaán lúáp 6, 7, 8, 9. Cêëu truác töí chûác chi tiïët àûúåc thûác trònh baây úã muåc 2.2.1. o Bloom: Baãng lûu thang bloom: nhêån biïët, thöng o CSTT HHP: laâ cú súã tri thûác hònh hoåc phùèng lúáp 6, hiïíu, vêån duång, vêån duång cao 7, 8, 9, phuåc vuå cho yïu cêìu thiïët kïë chûác nùng suy diïîn giaãi quyïët caác baâi têåp tûå àöång trïn miïìn tri thûác o Tests: Baãng lûu trûä caác baâi kiïím tra hònh hoåc phùèng, kiïën truác töí chûác chi tiïët àûúåc trònh Hònh 4. Töí chûác lûu trûä kiïën truác cuãa hïå thöëng höî trúå hoåc têåp toaán cêëp Trung hoåc cú súã Hong Bang International University Journal of Science ISSN: 2615-9686
158 Taåp chñ Khoa hoåc Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc tïë Höìng Baâng - Söë chuyïn àïì: Chuyïín àöíi söë - 6/2023: 151-160 baây úã muåc 2.2.1. möåt kiïën truác thiïët kïë àêìy àuã cho hïå thöëng thöng o CSDL göìm 2 böå CSDL_1, CSDL_2 coá sûå liïn kïët minh höî trúå hoåc Toaán cêëp Trung hoåc cú súã. Hïå thöëng àún giaãn bùçng caách sûã duång caác baãng nhû: Concepts, àïì xuêët coá caác nhoám chûác nùng cú baãn göìm: ön Problems, Methods. Viïåc duâng chung naây cho luyïån kiïën thûác qua hònh thûác trùæc nghiïåm khaách pheáp truy xuêët caác dûä liïåu trong CSDL khi thûåc hiïån quan, tòm kiïëm kiïën thûác theo tûâ khoáa vaâ phên loaåi tòm kiïëm theo phên loaåi, hay cêìn xûã lyá caác cêu hoãi, kiïën thûác, giaãi baâi têåp tûå àöång trong miïìn tri thûác hònh taåo àïì liïn quan àïën sûå phên loaåi vïì mùåt nöåi dung. hoåc phùèng vaâ àaåi söë 4 cêëp lúáp 6, 7, 8, 9 vúái hún 50 daång baâi têåp caác loaåi. Hïå thöëng àïì xuêët seä giuáp cho 3. CAÂI ÀÙÅT VAÂ KÏËT QUAÃ THÛÃ NGHIÏåM hoåc sinh, ngûúâi àam mï toaán hoåc têåp hiïåu quaã hún Hïå thöëng àûúåc caâi àùåt laâ möåt ûáng duång website, àûúåc vaâ hiïíu sêu sùæc vïì caác khaái niïåm, tñnh chêët cuãa hònh Hònh 5. Giao diïån trang chuã hïå thöëng Hònh 6. Giao diïån chûác nùng giaãi baâi têåp tûå àöång Hònh 7. Giao diïån chûác nùng höî trúå ön luyïån kiïën thûác Hònh 8. Giao diïån chûác nùng tòm kiïëm vaâ truy vêën kiïën bùçng hònh thûác trùæc nghiïåm khaách quan thûác theo tûâ khoáa vaâ phên loaåi kiïën thûác viïët bùçng ngön ngûä lêåp trònh C# vaâ cöng nghïå phaát hoåc phùèng vaâ àaåi söë. triïín caác ûáng duång web ASP.NET, kïët húåp vúái nhên Tuy àaä coá kïët húåp rêët nhiïìu kô thuêåt vaâ giaãi phaáp trong xûã lyá Maple àïí thûåc hiïån giaãi caác daång baâi têåp suy thiïët kïë, song caác nhoám chûác nùng cuãa hïå thöëng diïîn tûå àöång trïn miïìn tri thûác hònh hoåc phùèng vaâ tri cuäng cêìn phaãi àûúåc caãi thiïån vaâ nêng cêëp, chùèng haån thûác daång thuã tuåc. Hïå thöëng àaä àûúåc chaåy thûã nhû: nghiïåm thaânh cöng vaâ caác chûác nùng àïìu cho ra kïët o Chûác nùng tòm kiïëm theo tûâ khoáa vaâ phên loaåi cêìn quaã tûå nhiïn, sû phaåm, phuâ húåp vúái àöå tuöíi laâ hoåc phaãi höî trúå cho ngûúâi hoåc caác cêëu truác quy ûúác àún sinh cêëp trung hoåc cú súã. Dûúái àêy laâ möåt söë giao giaãn, àïí coá thïí diïîn àaåt nhiïìu thöng tin hún thay vò diïån chñnh cuãa hïå thöëng. chó laâ caác tûâ khoáa. 4. KÏËT LUÊÅN o Chûác nùng giaãi baâi têåp vïì kiïën thûác hònh hoåc phùèng Bùçng caác kïët quaã tûâ caác cöng trònh àaä coá, baâi baáo àaä vúái nhûäng baâi têåp khoá sûã duång nhiïìu quy tùæc suy luêån töíng húåp vaâ kïët húåp laåi caác thiïët kïë riïng leã àïí taåo lïn cuäng cêìn phaãi caãi thiïån thïm vïì thúâi gian. ISSN: 2615-9686 Hong Bang International University Journal of Science
Taåp chñ Khoa hoåc Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc tïë Höìng Baâng - Söë chuyïn àïì: Chuyïín àöíi söë - 6/2023: 151-160 159 o Chûác nùng àïì nghõ caác daång baâi têåp vaâ vêën àïì thöng lúáp 10, 11, 12. tûúng tûå hoùåc àïì nghõ caác baâi têåp úã mûác àöå khoá hún o Nghiïn cûáu kïët caác kyä thuêåt caãi tiïën UI (giao diïån theo cêëp àöå àaåt àûúåc cuãa ngûúâi hoåc. ngûúâi duâng) seä xêy dûång möåt hïå thöëng thöng minh o Nghiïn cûáu tñch húåp vaâ múã röång vúái caác miïìn tri coá tñnh tûúng taác cao. Hïå thöëng coá thïí tûúng taác vaâ thûác liïn quan nhû kiïën thûác toaán cêëp Trung hoåc phöí trúå giuáp ngûúâi duâng möåt caách tûå nhiïn hún. TAÂI LIÏåU THAM KHAÃO Representation Requirements for Intelligent Tutoring [1] Emmis Communications, The Alcalde, University Systems”, Seventh International Conference on of Texas at Austin, ISSN: 1535-993X. 1973. Intelligent Tutoring Systems. Lecture Notes in [2] Brenman R.L., Educational Measurement (4th Computer Science, vol. 3220, pp. 87-97, 2004. edition), ACE/PRAEGER series on Higher [8] Eduardo Guzmaán, Ricardo Conejo, “A Model for Education, 2006. Student Knowledge Diagnosis Through Adaptive [3] Tom Kubiszyn, Gray Borich, Educational Testing Test”, Seventh International Conference on Intelligent and Measurement: Classroom Education and Tutoring Systems. Lecture Notes in Computer Practice (10th edition), New York: John Wiley & Science, vol. 3220, pp. 12-21, 2004. Sons, Inc, 2013. [9] Nhon V. Do, Thanh T. Mai, “Development of [4] L.W. Anderson, D.R. Krathwohl, P.W. Airasian, reasoning techniques on knowledge representation K.A. Cruikshank, R.E. Mayer, P.R. Pintrich, J. Raths, model COKB and Applications”, Proceeding of 2016 M.C. Wittrock, A Taxonomy for Learning, Teaching, IEEE International Conference on Knowledge and and Assessing: A revision of Bloom’s Taxonomy of Systems Engineering, 2016. Educational Objectives, New York: Pearson, Allyn [10] Do, N., Nguyen, H., Mai, T, “Intelligent & Bacon, 2001. Educational Software in Discrete Mathematics and [5] Thanh T. Mai, Hien D. Nguyen, Trung T. Le, Graph Theory”. Proceedings of 17th International Vuong T. Pham, “An Intelligent Support System for Conference on Intelligent Software Methodologies, the Knowledge evaluation in high-school Tools, and Techniques, pp. 925 - 938, 2018. mathematics by Multiple choices testing”, The 5th [11] Nhon V. Do, Phat V. Huynh, “Variation of COKB NAFOSTED Conference on Information and Model for Solving Problems about Chemical Computer Science (NICS 2018), pp. 284-289, 2018. Elements”, Proceeding of 2015 IEEE International [6] Nguyïîn Àònh Hiïín, Àöî Vùn Nhún, “Mö hònh tri Conference on Knowledge and Systems Engineering thûác toaán tûã vaâ ÛÁng duång xêy dûång hïå höî trúå giaãi baâi (KSE), ISBN: 978-1-4673-8013-3, Ho Chi Minh, toaán thöng minh”, Taåp chñ Khoa hoåc vaâ Cöng nghïå, Vietnam, 2015. Viïån Haân lêm Khoa hoåc vaâ Cöng nghïå Viïåt Nam, [12] Phan Àûác Chñnh (chuã biïn) vaâ caác taác giaã, Toaán Têåp 52, söë 4D, trang 60-76, 2014. 6, 7, 8, 9 (Têåp 1-Têåp 2), NXB Giaáo duåc Viïåt Nam, [7] Hatzilygeroudis and J. Prentzas., “Knowledge 2021. A Design Method for The Intelligent Learning Support System in Secondary School Mathematics Mai Trung Thanh, Do Van Nhon and Hoang Ngoc Long ABSTRACT An intelligent application supporting mathematics learning at the secondary school plays a significant role Hong Bang International University Journal of Science ISSN: 2615-9686
160 Taåp chñ Khoa hoåc Trûúâng Àaåi hoåc Quöëc tïë Höìng Baâng - Söë chuyïn àïì: Chuyïín àöíi söë - 6/2023: 151-160 in the overall digital transformation specifically in education. An intelligent learning support system must have functionalities that enable students to practice and search for knowledge through categorized information, particularly with the ability to provide automated problem-solving assistance and step-by-step solutions that are natural and pedagogical in the educational context. Currently, there are various educational learning support applications available; however, these applications only fulfill individual functionalities without integrating them into a comprehensive system. Designing such a system requires the combination of multiple techniques and methods, especially knowledge representation and problem-solving inference methods on computers, as well as data design following the relational database model. This paper presents a system design methodology based on the combination of procedural knowledge bases, computational object knowledge bases (COKB), and relational database models, along with technical considerations. This design aims to create an intelligent system that supports mathematics learning at the Secondary School. The system is designed under a client-server architecture, allowing users to access it through the Internet environment. Keywords: Intelligent systems in education, knowledge-based systems, knowledge representation, knowledge retrieval and query support system, intelligent problem solver Received: 17/05/2023 Revised: 03/06/2023 Accepted for publication: 05/06/2023 ISSN: 2615-9686 Hong Bang International University Journal of Science